迎来新一轮发展高潮。经过一年多时间的迅猛发展，现在人工智能大模型技术已经相对成熟，接下来则是大模型
而2024年被认为是大模型的应用之年，不难看到，人工智能将会呈现一些明显趋势。如：无论是在消费级还是垂直行业领域，大模型的应用都会加速；在市场应用的驱动下，无论是算力、数据，还是多模态大模型方面也将会不断突破；大模型也会为
、数字人等产品和服务带来新进展。以下是电子发烧友网整理的人工智能十大趋势。
公布的各种大模型中，几乎都离不开多模态，从GPT-4V（有视觉功能的 GPT-4），到生成工具
为什么呢？在一些典型AI应用中，多模态大模型都表现出极强的可交互性，可帮助
的上下文关联和隐含信息。在行业实践中，多模态大模型能通过对多维度信息的强力感知，持续强化推理能力，拓展服务边界，提升应用场景中的全面性和可靠性。与语言/视觉大模型一样，多模态大模型也是当前大模型训练和开发的重要方向。
随着大模型小型化、场景化需求增加，推理将逐步从云端扩展向端侧。如AI PC，继
相继发布多款AI PC新品。联想表示，有超10款笔记本已经可以本地运行AI大模型，还有一批新品将陆续上市。
，2023年下半年开始，小米、OPPO、vivo等手机厂商纷纷入场，在新系统中增加大模型能力。到2024年1月，中国手机市场Top5中，除苹果之外，已经全数发布自有端侧大模型产品。大模型在终端侧的部署加速，无论是在PC、手机，还是其他终端产品上。
三六零集团创始人周鸿祎近日在某活动上表示，千亿大模型是通才，但是在单项技能上，经过专业训练的垂直大模型只强不弱，面向企业级场景的百亿
垂直领域的大模型更专注于解决具体行业问题，它更能满足特定行业和领域的需求，具有更高的应用价值和商业潜力。根据机构调研，通用大模型趋于收敛，垂直行业应用成为大模型产业落地的关键赛道。大模型发展呈现出从技术到产品、再到商业化应用的发展路径，并不断深入垂直行业领域。
2024年被认为是人工智能的应用之年，智能化应用将呈现爆发式增长，产业化和商业化进程不断加速。从ChatGPTS应用商店开始，到国内智谱AI智能体商店、钉钉AI助理平台，可以说是群雄逐鹿。根据
的预测，到2024年全球将涌现出超过5亿个新应用，这相当于过去40年间出现的应用数总和。
e应用商店而言，它与苹果App Store商店类似。GPT Store目前已有超过300万个自定义版本的ChatGPT应用。对于开发者收入方面，OpenAI表示，在今年第一季度，其将推出GPT创建者收入计划。这意味着以ChatGPT为代表的大模型在接下来商业化进程将会得到加速。开元体育
、视频、代码等。在文生视频方面，虽然已经取得重大进步，它已经能够在某些场景中进行使用，然而对于一些传媒行业来说，现在的文生视频还没有办法达到让人满意的程度，不过接下来会持续有突破。
同时，除了文本、代码、图像、视频和音频之外，生成式人工智能将拥抱更多身临其境的模式，包括调动三维、嗅觉和味觉等其他感知，帮助科学界研究蛋白质结构和材料。如，由谷歌Deepmind开发的GNoME模型已经在材料科学领域取得了突破性进展，发现了新的晶体结构，它将为计算机带来更好的电池。
AI Agent通常被视为一种融合感知、分析、决策和执行能力的智能体，它可以具备相当显著的主动性，成为人类的理想智能助手。例如，AI Agent可以根据个人在线互动和参与事务处置时的信息，了解和记忆个体的兴趣、偏好、日常习惯，识别个体的意图，主动提出建议，并协调多个应用程序去完成任务。
调研机构数据显示，绝大多数企业认为AI Agent是AI发展的确定性方向，有50%的企业已经在某项工作中进行AI Agent试点，另有34%的企业正在制定AI Agent的应用计划。
在具身智能状态下，机器人具备自主学习和计划能力，遇到障碍和困难可以自主反应、快速解决。行业人士认为，人形机器人实际上是一个载体，当大模型和人形机器人相结合时，机器人可以帮助AI大模型感知物理世界，操作环境上下文；机器人利用多模态感知控制自己的身体，完成复杂的任务。
数据显示，2023年至2025年期间，可以结合通用大模型，让机器人能够在
和商业方面实现服务；到2025至2030年，机器人将更智能化，会涉及更多领域的场景应用，如知识陪伴和家庭陪护，机器人能够实现自主感知、认知和决策。
大模型的出现，给数字人产业带来了根本性改变。传统数字人技术主要依靠预设参数和有限的模型训练，大模型技术则为其提供了近乎无限的训练参数和自主生成能力，使数字人更为真实多样。大模型在很大程度上解决了数字人的自然语言理解能力。
的入口级产品，正以更快的速度融入金融、物流、能源和建筑等领域，扮演主播、代言人、客服和智能助理等角色。也许在不久的将来，我们是身处陌生场所时，人类不再是第一求助对象，没有语言障碍的数字人将会是我们更好的选择。
算力是设备通过处理数据，实现特定结果输出的计算能力。算力可以分为通用算力、智能算力和超算算力。早前通用算力占整体算力的比重达到90%以上，近些年随着人工智能技术的发展，智能算力规模迅速增长。2023年来大模型迅猛发展，更是让智算中心成为建设的重点，各地方和企业都在积极建设智算中心来支持大模型的训练和部署。
追求更高的性能和更低的功耗，这将推动AI芯片的多样性和生态丰富性不断提升。
数据瓶颈指的是可用于训练AI的高质量数据的有限性，合成数据有望打破这一瓶颈。合成数据是在模
有论文表示，模型的规模至少要达到620亿参数量后，才可能训练出“思维链”能力，即进行分步骤的逻辑推理。但人类产生的不重复、可供训练的优质数据并没有这么多。而使用ChatGPT等生成式人工智能以前所未有的数量产生高质量合成数据，未来的AI将由此获得更高的性能。
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